Por Luis Martínez Alcántara
El casco diseñado por la Universidad Tecnológica de Sidney es un dispositivo innovador que utiliza inteligencia artificial y sensores para convertir los pensamientos en texto. Esta tecnología no invasiva se basa en la captura de la actividad eléctrica del cerebro a través de un electroencefalograma (EEG) realizado en el cuero cabelludo.
Los investigadores han entrenado un modelo de IA llamado DeWave para asociar las señales cerebrales con palabras y oraciones específicas. Aunque los resultados aún no son perfectos, el dispositivo promete ser una herramienta valiosa para personas con discapacidad del habla. Su portabilidad y bajo costo lo hacen accesible para un uso más amplio.
El funcionamiento del casco implica el uso de sensores que monitorean la actividad cerebral mientras el usuario piensa en palabras o oraciones. Estos datos se procesan mediante el modelo DeWave, que ha sido entrenado con grandes cantidades de datos de EEG para identificar patrones específicos.
Posteriormente, se integra con un modelo de lenguaje de gran envergadura, similar al utilizado por ChatGPT, para generar texto coherente a partir de los pensamientos capturados. Aunque la precisión actual es de alrededor del 40%, se espera que mejore significativamente con nuevos datos. El equipo está trabajando para superar el 60% de precisión.
La iniciativa de la Universidad de Sidney no es la primera en intentar “leer la mente”, pero su enfoque es notablemente práctico. En contraste con otros métodos que requieren resonancias magnéticas, este casco es portátil y no requiere que el usuario permanezca inmóvil. Esto lo hace ideal para aplicaciones en robótica y asistencia a personas con discapacidades. Además, su diseño no invasivo y su costo relativamente bajo lo convierten en una herramienta potencialmente accesible para un amplio rango de usuarios.
A medida que avanza la investigación, el casco de la Universidad de Sidney se perfila como un avance significativo en la intersección de la inteligencia artificial y la neurociencia. Aunque todavía enfrenta desafíos técnicos y éticos, su potencial para mejorar la vida de personas con discapacidades del habla es considerable.